小波分析与神经网络结合的研究进展

神经网络小波分析技术的研究

神经网络小波分析技术的研究神经网络小波分析技术是近年来发展迅速的一种分析技术。

它是基于小波分析的基础上，利用人工神经网络模型进行数据分析和模型建立的一种方法。

它的应用范围非常广泛，可以用于时间序列分析、图像处理、语音识别、金融风险评估等领域。

下面将从理论和应用两个方面探讨神经网络小波分析技术的研究。

一、理论研究神经网络小波分析技术是一种新的数据处理方法，它的理论基础是小波变换和人工神经网络模型。

在小波分析中，小波函数用于对信号进行分解，将信号分解成不同尺度和频率的小波系数，然后根据小波系数进行重构。

小波分析的优势在于可以同时分析信号的时域和频域信息，适用于处理具有局部特征的非平稳信号。

而在人工神经网络模型中，神经元利用类似于神经系统的方式处理信息，具有分布式处理、全局优化等优势。

神经网络小波分析技术将小波分析和神经网络模型有机地结合起来，用于数据分析和模型建立。

在神经网络小波分析中，先利用小波变换对原始数据进行分解，然后将小波系数作为输入信号传入神经网络中进行处理。

通过不断地迭代训练网络，最终获得满足误差要求的最优网络结构和权值，从而实现数据分析和模型建立。

神经网络小波分析技术在理论方面的研究主要包括网络结构的设计、学习算法的改进、模型评价等方面。

二、应用研究神经网络小波分析技术的应用范围非常广泛，可以应用于时间序列分析、图像处理、语音识别、金融风险评估等众多领域。

以下分别介绍一下神经网络小波分析技术在不同领域的应用。

1、时间序列分析时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的技术。

神经网络小波分析技术可以利用小波分解提取序列中不同频率成分，然后利用神经网络模型对时间序列进行建模和预测。

神经网络小波分析技术在金融、电力、医学等领域中都得到了广泛的应用。

2、图像处理图像处理是指对数字图像进行处理和分析的技术。

神经网络小波分析技术可用于数字图像压缩、边缘检测、纹理分析等方面。

利用小波变换可以提取图像中的局部特征，利用神经网络模型可以对图像进行分类识别，实现图像处理和分析。

小波分析与神经网络在心脑血管疾病脉象信号分析识别中的应用

ＡｐｐｌａｉｎｏａｅｅｎｄＮｅａｔｒｎｔｉｔｏｎＷｖｌｔａｕｒｌＮｅｗｏｋｉｈｅｃＡｎｌｓｓａｄＰａｔｒｃｇｔｏｆｔａｉｅｔｔｏｆｔｅａｙｉｎｔｅｎＲｅｏｎｉｉｎｏｈｅＭｎｆｓａｉｎｏｈＰｕｓｏｔｃ ‘ｎｏｒｂＯａｃａｓａｅｌｅｆｒＤｅｅＵｏｆＣｅｅｒｖｓｕｌｒＤｉｅｓ
０引言
１脉象信号的测量方法
心脑血管疾病在中医学中又称中风，危害人是
脉象信息的客观化是指运用现代电子工业的先
进仪器，如脉象仪，采用科学的测试技术与方法对脉
பைடு நூலகம்
类健康的常见病，有高发病率、具高死亡率、致残高
维普资讯
・
８４
《生物医学工程学进展｝０８年第２２０９卷第２期研究论著
小波分析与神经网络在心脑血管疾病脉象信号分析识别中的应用
张维平张寅张莎萨赵岚杨波
【ｙＷｏｄ】Ｗａｅｔｎｌｓ；ＮｕａＮｔｏｋａｔｎＲｃｇｉｏ；ｅｂｏａｃｌｉａｅ（Ｖ；Ｋｅｒｖｌａｉｅｒｌｅｒ；ＰｔｒｅｏｎｔｎＣｒｒｖｓｕａＤｓｓＣＤ）ｅａｙｓｗｅｉｅｒｅ
ＭａｉｅｔｔｏｆｔｅＨａａ】ｅｎｆｓａｉｎｏｈｍｎＰｕｓ
秦皇岛职业技术学院（皇岛）秦

小波变换与卷积神经网络的综合应用研究

小波变换与卷积神经网络的综合应用研究随着人工智能的快速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种重要的深度学习模型，已经在图像识别、语音处理等领域取得了显著的成果。

而小波变换（Wavelet Transform）作为一种有效的信号处理方法，可以提取信号的时频特征，被广泛应用于图像压缩、噪声去除等领域。

本文将探讨小波变换与卷积神经网络的综合应用研究，以期发现两者结合的潜力和优势。

首先，我们来了解一下小波变换的基本原理。

小波变换是一种将信号分解成不同频率的子信号的方法，通过对信号进行多尺度的分析，可以获得信号的时频特征。

与传统的傅里叶变换相比，小波变换具有更好的局部性和时频局部化特性，能够更好地捕捉信号的瞬时特征。

因此，小波变换在信号处理中具有广泛的应用前景。

而卷积神经网络是一种模仿人脑神经系统的深度学习模型，通过多层卷积和池化操作，能够从原始数据中提取出高级的特征表示。

卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域取得了巨大的成功，成为了计算机视觉领域的重要工具。

小波变换和卷积神经网络有着不同的特点和优势，因此将两者结合起来，可以进一步提升模型的性能和泛化能力。

一种常见的方法是将小波变换作为卷积神经网络的前处理步骤，将原始信号转换为小波系数，然后再输入到卷积神经网络中进行特征提取和分类。

这样做的好处是可以更好地利用小波变换的时频特征，提高模型对信号的理解能力。

另一种方法是将小波变换和卷积神经网络融合在一起，构建小波卷积神经网络（Wavelet Convolutional Neural Network，WCNN）。

WCNN利用小波变换的多尺度分析能力，将小波系数作为卷积核，从而实现了对不同频率的信号进行不同程度的处理。

这样做的好处是可以更好地捕捉信号的时频特征，并且在处理多尺度信号时能够更加高效。

小波变换与卷积神经网络的综合应用研究还有很多其他的方向和方法。

基于小波分析和概率神经网络的心音诊断研究

为：＝０ｚ（＝０ｚ（１４Ｈ，）＝５ｚ仅＝ｄ０＝ ∞１４Ｈ，ｕ６Ｈ，ｓ＝５ｚ（２５Ｈ，。３Ｂ，【Ｉ）ｏ１ｓｓ２ｄ采样频率为２０Ｈ。０Ｂ，２５ｚ
文献［］出利用数学形态学提取心音包络并用于心音识２提别；献［】出ＨｉｅｔＨｕｎ文３提ｌｒｂ — ａｇ变换的心音信号分析方法稳的随机性很强的信号，由心肌、血液、膜和大血管的机械振动产生的。正常心音包含第一（１、瓣ｓ）第二（２、三（３和第四心音（４四个成份，中ｓ、２是ｓ）第ｓ）ｓ）其１ｓ可听到的部分，３ｓｓ、４很弱几乎听不到。传统的听诊方式是医生利用听诊器凭经验用听觉分析心音信号，对医生的经验要求很高，且声觉听诊远远不能满足临床上高精确度的要求。此发而因展一种客观的计算机辅助自动心音信号分析系统就很有必要。
如图１所示。
１１信号预处理．本文所分析的各种心音数据来源于网络，采样频率均为１０５ｚ在进行分析之前用Ｍａｌｂ中的ｒｓｍｐｅ函数对数２Ｈ。１ｔａｅａｌ
据进行重采样，其采样频率降为２０Ｈ，便减少数据量，使２５ｚ以缩
全雪峰黄文海（南阳医学高等专科学校网络中心，河南南阳４３６）７０１

小波变换与神经网络复合的图像清晰度识别研究

ｌｙｅｓｏｆＢＰｎｕ￣ｎｔｒｒｏｎｔｕｔｄｔｒｏｒｍａｅｄｆｎｉｏｄｎｉｃｔｄｔｎａｔｓａｒｅｒｅｗｏｋｗｅｅｃｓｒｃｅｏｐｅｆｍｉｇｅｉｔｎｉｅｔｆａｉａｏｐｉｇａｆｓｅｔｉｉｏｎ
陈国金，朱妙芬，施浒立
（．安电子科技大学，陕西西安７０７；２州电子科技大学，浙江杭州３０１）１西１０１．杭１０８
பைடு நூலகம்
摘要：基于小波变换与神经网络复合模型的图像清晰度识别方法具有较强的图像边缘特征提取、非线性处理、自适应学习和模式识别能力。提出一种通过神经网络模拟人眼的调焦机制，基于小波变换与神经网络复合模型，实现对图像清晰度评价的方法。利用二维离散小波变换对图像信号的特征进行提取，并对７个小波分量及原始图像做统计处理得到１６个统计值，作为图像的特征量供后续的识别分析。构建了５Ｂ层Ｐ神经网络模型对图像清晰度进行识别，采用可变步长附加动量项的最速下降法调整网络权值。所设计的神经网络首先对由７５幅图像组成的训练集合进行训练，再对１２幅图像组成０的测试集合进行实验验证。结果表明，这是一种相当有效的判别方法，取得了较高的识别率。关键词：图像清晰度；小波变换；神经网络；复合模型；图像特征
ｎｕ￣ｎｔｒｓｓｇｅｔｄｅｒｅｗｏｋｗａｕｇｓｅ．Ｔｈｗｏｄｍｅｓｏａ２ｅｔ — ｉｎｉｎｌ（Ｄ）ｄｓｒｔｖｌｔｔｎｆｒａｉｎｗａｓｄｔｉｃｅｅｗａｅｅｒｓｏｔｓｕｅｏａｍｏ

基于小波分析和神经网络的心音信号研究

ｂｈｓｍｅｈｏｕｆｒａｌｔＴｈｒｆｒｃｒｙｎｇｏｔｅｔｎｓｖｏ — ｄｓｒｔｅｄｔｃｉｇｍｅｈｏｏｏｏａｙｈａｙｔｉｔｄｓｆｅｏ．ｅｅｏｅ，ａｒｉｕｘｅｉｅｎｎｅｔｕｃｉｅｅｔｎｔｄｆｒｃｒｎｒｅｒｖｔ
第２卷第５７期
文章编号：０６—９４（００００７１０３８２１）５— １０一ｏ４
计
算
机仿Βιβλιοθήκη 真２０月０年５１
基于小波分析和神经网络的心音信号研究
郑若金，力群，韩陈天华
（北京工商大学计算机与信息工程学院，北京１０４）００８
摘要：针对传统的冠心病诊断方法具有不准性或有创性问题，积极广泛开展冠心病无损检测的研究，提高诊断准确性，为大
众提供方便可行的检测手段是十分必要的。在分析冠状动脉堵塞与心音信号关系的基础上，研究心音信号的预处理，对心音信号进行去噪和定位分段；利用ＡＭＲＡ模型及功率谱估计对心音信号进行分析研究，提取冠心病病理特征；通过神经网络
（ｅｉｇｅｈｏｇｎｕｉｅｓＵｉｒｔ，ｏｕｅ＆ＩｆｒｔｎＳｈｏ，ｅｉｇ１０４，ｈｎ）ＢｉｎｃｎｌｙａｄＢｓｓｎｖｓｙＣｍｐｔｒｎｏｉｃｏｌＢｉｎ００８ＣｉｊＴｏｎｅｉｍａｏｊａ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｒｄｔｎｌｄａｎｓｉｔｏｓｏｏｏａｙｈａｉｅｓａｅｉａｃｒｃ．ＡｎｅｐｅｗｈｒｅｅｔｄＴａｉｏａｉｇｏｔｍｅｈｄｆｒｎｒｅｒｄｓａｅｈｖｎｃｕａｙｉｃｃｔｄｐｏｌｏａｅｄｔｃｅ

小波变换与神经网络技术的滋养特征提取及识别应用

小波变换与神经网络技术的滋养特征提取及识别应用近年来，小波变换与神经网络技术已经在图像、音频、信号等领域广泛应用，特别是在特征提取和识别方面取得了许多重要进展。

本文将介绍小波变换和神经网络技术的原理及其在特征提取和识别中的应用。

一、小波变换原理小波变换是一种时间-频率分析方法，它将时域信号分解成不同尺度和不同频率的子信号，可以帮助我们更好地理解信号的局部特征。

在小波分析中，小波函数是一种长度有限的函数，它具有自相似性、局部化和可变性等特点。

小波变换的基本过程是将原始信号分解成一组小波系数，这些系数包含了信号在不同尺度上的特征信息，包括低频和高频成分。

其中，低频成分代表信号的整体趋势，高频成分反映了信号的局部细节。

二、神经网络技术原理神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型。

它由大量简单的单元组成，这些单元相互连接并通过学习来实现特定任务。

神经网络可以通过多次迭代来优化网络连接权重以及神经元的激活函数，从而得到更好的分类和识别效果。

在神经网络中，网络的输入层接收原始数据，隐含层和输出层则通过多层非线性变换将输入数据映射到具有特定意义的特征空间中。

神经网络的输出层通常表示分类或者识别结果。

三、小波变换与神经网络技术在特征提取中的应用小波变换和神经网络技术已经被广泛应用于图像、音频、信号等领域，特别是在特征提取和识别方面。

以下是一些典型应用案例：1.图像特征提取在图像处理中，小波变换可以将图像分解为不同的频率和尺度。

通过选取合适的小波函数和分解层数，可以提取出图像的不同特征，如边缘、纹理等。

这些特征可以被用于分类、识别和双目视觉等应用中。

神经网络可以通过卷积层和全连接层等深度学习结构学习这些特征，并将其映射到更高层次的特征空间中。

这些特征被广泛应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和物体识别等。

2.音频特征提取在音频处理中，小波变换可以将音频信号分解为不同频率的子信号。

这些子信号可以用于声音识别、语音合成、语音分析等应用。

小波变换与神经网络融合法在油页岩近红外光谱分析中的应用

其勘探开发也越来越受到全世界的重视【１］。油页岩含油率是指油页岩中页岩油所占的质量分数，是油页岩品位评价的关键参数，含油率越高，品位就越好［２］。
便携式近红外光谱技术可实现野外目标的现场检测，且不用粉碎样品，不使用化学试剂，不会对环境造成污染［３。Ｉ
页岩含油率检测，使用矿物与油的合成样品数据库，采用小波变换对样品原始光谱数据进行处理，提取近似系数形成ＡＮＮ输入矩阵，并通过比较原始数据ＡＮＮ模型与小波特征数据ＡＮＮ模型的建模速度与预测精度，寻找提高野外现场
富的油页岩等新型非常规能源，作为常规油气资源的替代，
然后再进行神经网络建模。为了验证有效性，利用３Ｏ个油页岩合成样品，从中随机选择２ｏ个用于训练，另外ｌｏ个用于预测，并分别使用全谱数据与小波特征数据进行了１ｏ次神经网络建模。结果表明，全谱数据建
模速度均值为５７０．３３ｓ，预测残差平方和及相关系数均值分别为０．００６０１２及０．８４３７５；而小波神经网络法
对应的以上均值为３．１５Ｓ，０．００２０４８及０．９５３１９。由此说明小波神经网络法优于全谱数据建模法，为油页
岩含油率的快速、高精度检测提供了一种新方法。关键词近红外光谱；小波变换；神经网络；油页岩；含油率
文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６４／］．ｉｓｓｎ．１０００ — ０５９３｛２０１３）０４ — ０９６８ — ０４